• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Проектирование и разработка модуля для расчёта начального рейтинга транспортного перевозчика с использованием алгоритмов машинного обучения
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 октября 2026 г.
«Объект наших исследований - суперкомпьютер»
Феликс Смирнов занимается суперкомпьютерными технологиями, чтобы помогать другим ученым в их работе. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о настройке коммуникаций между узлами, своем увлечении кинематографом и о старых вывесках на Хитровке.
29 октября 2026 г.
Как прогнозировать будущее науки и технологий
Лаборатория исследований науки и технологий, действующая в структуре Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, изучает текущее состояние научных исследований и разработок, анализирует тренды и их динамику, что позволяет понимать масштаб вызовов, связанных с применением новейших технологий, определять приоритеты будущих работ, формировать научную и промышленную политику. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующей лабораторией Лилианой Проскуряковой и директором Форсайт-центра ИСИЭЗ Александром Соколовым.
29 октября 2026 г.
Плоская модель местности скрыла от симулятора потерю связи между машинами
Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Проектирование и разработка модуля для расчёта начального рейтинга транспортного перевозчика с использованием алгоритмов машинного обучения

С. 94–102.
Булычев А. В., Сомов О. Д.

В процессе разработки информационной системы для логистических перевозок возникает необходимость в определении первоначального рейтинга нового перевозчика в рамках головной компании. Наличие рейтинга помогает точнее осуществлять формирование заказов и строить прогнозы его взаимодействия с головной компанией в будущем

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: логистикарейтингмашинное обучениеmanagementуправлениеавтоматизацияпринятие решенийсистемный анализклассификацияметод главных компонентlogisticsсложные системыratingautomationsystem analysismachine learningclassificationcomplex systemsdecision makingclassification treesрешающие деревьяслучайный лесprincipal component methodGradient boostingградиентный бустингrandom forest

В книге

Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием.
Ростов н/Д: Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2018.
Похожие публикации
Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods
Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616
Добавлено: 28 октября 2026 г.
Parameterization and calibration of wild blueberry machine learning models to predict fruit-set in the northeast china bog blueberry agroecosystem
Qu H., Xiang R., Obsie E. Y. и др., Agronomy 2021
Добавлено: 22 октября 2026 г.
Анализ алгоритмов квантовых вычислений в биомедицине
Горбунов А. А., Григорьев А. А., Демидов Л. Н. и др., Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2025 № 7 С. 20–24
Быстрое развитие технологии квантовых вычислений потенциально может произвести революцию в сложных вычислениях в физических, химических и биологических областях за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности. Квантовые компьютеры используют кубиты, способные существовать в нескольких состояниях одновременно, в отличие от классических битов. Эта функция позволяет хранить и обрабатывать больше информации, что дает значительное преимущество при решении задач с обширным пространством ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Artificial Intelligence in Humanitarian Projects of the World Food Program
Фомина Ю. А., Guseva M. N., Izz Eldin A. M., Scientific and Technical Information Processing 2026 Vol. 53 No. 2 P. 155–161
Добавлено: 10 октября 2026 г.
Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Мыслить в сложностности: философский портрет В.И. Аршинова
Князева Е. Н., МЕТОД: Московский ежегодник трудов из обществоведческих дисциплин 2025 Т. 5 № 4 С. 176–182
В статье анализируется особенности творческой личности Владимира Ивановича Аршинова его стиля мышления, а также и его специфический вклад в философию науки – понятие сложностности. Сложность как ключевую характеристику самоорганизующихся систем Аршинов философски осмысливал в контексте постнеклассической науки и междисциплинарных исследований. Сложность предстает у него не просто как системная характеристика, а как онтологический принцип, задающий способ ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей
Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Добавлено: 26 сентября 2026 г.
Interconnected Supply Chains in an Era of Innovation: Proceedings of the 8th International Conference on Information Systems, Logistics and Supply Chain (ILS 2020)
[б.и.], 2020.
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
New heuristics for assigning in the Multi-Depot Vehicle Routing Problem
Torres-Pérez I., Rosete A., Соса Гомез Г. и др., IFAC-PapersOnLine 2022 Vol. 55 No. 10 P. 2228–2233
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
The relevance of lead prioritization: a B2B lead scoring model based on machine learning
González-Flores L., Rubiano-Moreno J., Соса Гомез Г., Frontiers in Artificial Intelligence 2025 Vol. 8 Article 1554325
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
An LLM-Based Approach for Creating Multi-agent Systems
Резуник Л., Александров Д. В., Mikhail Prozorskiy, , in: Intelligent Decision Technologies. Proceedings of the 17th KES-IDT 2025 ConferenceVol. 450.: Cham: Springer, 2026. P. 81–91.
Мультиагентные системы (МАС) могут использовать преимущества больших языковых моделей (БЯМ), но «галлюцинации» могут представлять опасность для процесса принятия решений.  В этой статье представлен подход к созданию МАС на основе БЯМ и предложена обобщенная архитектура таких систем.  Мы обеспечиваем проведение рассуждений с помощью предикатной логики для минимизации ошибок, а БЯМ используются исключительно для перевода естественного языка ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Использование методов машинного обучения для повышения эффективности систем противодействия многоэтапных кибератак
Лебедев О. Б., Левченко Д. Д., Черкасов Р. И., Инженерный вестник Дона 2026 № 2(134) Статья 7
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации
Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2
ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору